marimo Cách sử dụng
marimo là một notebook Python phản ứng mã nguồn mở cung cấp thực thi mã có thể tái tạo, lưu trữ thân thiện với git dưới dạng tệp .py, và khả năng được thực thi như các kịch bản hoặc triển khai như các ứng dụng web tương tác.
Xem thêmCách Sử dụng marimo
Cài đặt marimo: Cài đặt marimo bằng cách sử dụng pip: pip install marimo
Tạo một notebook mới: Sử dụng lệnh 'marimo edit' trong terminal để khởi động máy chủ notebook và tạo một notebook mới
Viết mã Python: Viết mã Python trong các ô giống như một notebook thông thường. marimo hỗ trợ các gói Python tiêu chuẩn như numpy, pandas, matplotlib, v.v.
Thực thi các ô: Chạy các ô bằng Shift+Enter hoặc Ctrl+Enter. marimo sẽ tự động chạy các ô phụ thuộc khi bạn thay đổi đầu ra của một ô
Thêm các phần tử tương tác: Tạo các phần tử UI tương tác bằng cách sử dụng marimo.ui (ví dụ: thanh trượt, danh sách thả xuống, biểu mẫu) và gán chúng cho các biến toàn cục để làm cho notebook của bạn tương tác
Sử dụng thực thi phản ứng: Khi bạn thay đổi một ô, marimo tự động chạy tất cả các ô phụ thuộc tham chiếu đến các biến của nó, giữ cho trạng thái notebook của bạn nhất quán
Lưu và kiểm soát phiên bản: Các notebook được lưu dưới dạng tệp .py có thể được kiểm soát phiên bản bằng git. Các thay đổi tạo ra các khác biệt sạch
Chia sẻ và triển khai: Chia sẻ các notebook bằng cách xuất ra HTML hoặc phục vụ như các ứng dụng web bằng cách sử dụng 'marimo run'. Bạn cũng có thể thử các notebook trong sân chơi trực tuyến tại marimo.app
Cấu hình cài đặt: Tùy chỉnh hành vi như tự động chạy, thực thi lười biếng cho các notebook tốn kém, và hỗ trợ AI thông qua menu cài đặt
Sử dụng công cụ phát triển: Tận dụng các tính năng như tích hợp GitHub Copilot, mở rộng VS Code, bảng gỡ lỗi và phím tắt phong phú
Câu hỏi Thường gặp về marimo
Marimo là một sổ tay phản ứng mã nguồn mở cho Python, cung cấp các sổ tay có thể tái tạo, thân thiện với git, có thể được thực thi như các tập lệnh và chia sẻ như các ứng dụng.
Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của marimo
Marimo đã trải qua mức tăng 26,3% về lưu lượng truy cập, đạt 91,4K lượt truy cập. Phản hồi tích cực trên Product Hunt cùng với các tính năng như thí nghiệm có thể tái tạo, quản lý phiên bản với Git và chia sẻ ứng dụng web tương tác có thể đã góp phần vào sự tăng trưởng này.
Xem lịch sử lưu lượng truy cập
Bài viết phổ biến

Đánh giá DeepAgent 2025: AI Agent đẳng cấp thượng thừa đang lan truyền khắp mọi nơi
Apr 27, 2025

Hướng dẫn tạo video ôm bằng PixVerse V2.5 | Cách tạo video ôm AI vào năm 2025
Apr 22, 2025

Ra mắt PixVerse V2.5: Tạo Video AI Hoàn Hảo Không Lag hoặc Biến Dạng!
Apr 21, 2025

MiniMax Video-01(Hailuo AI): Bước Nhảy Cách Mạng của AI trong Tạo Video từ Văn Bản năm 2025
Apr 21, 2025
Xem thêm